Jianghao Leng

基于因果全局蒸馏和Koopman模型预测控制的增程式电动汽车集成能源与热管理

基于生成对抗模仿学习的增程式电动汽车电池储能系统的综合能量与热管理

博士-DETR：基于物理指导的深度感知变换器，用于恶劣天气条件下的单目三维目标检测

AESF-LIO：适用于结构化环境下地面车辆的适应性误差状态融合激光雷达-惯性里程计

Robo-DETR：面向恶劣视觉条件下的单目3-D目标检测的鲁棒性感知深度引导Transformer

预测坡度信息压缩在深度强化学习中的应用，用于提高纯电动汽车的经济性和出行效率

自适应生态驾驶，结合引导式速度规划和车道变换通过信号交叉口

自动驾驶汽车在不受控制的交叉路口的交互式左转

智能网联车辆主干道快速最优速度规划系统

燃料电池汽车通过信号交叉口的速度规划与能量管理协同优化方法

整合专家知识与交通数据，用于自动驾驶车辆的换道意图预测